Couchbase vs Rockset: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Couchbase와 Rockset을 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계된 것으로, 이는 비정형 데이터의 수치적 표현입니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미론적 의미, 이미지의 시각적 특징, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며 더 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술입니다.
시장에는 다음을 포함하여 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적 특화 벡터 데이터베이스
- Faiss 및 Annoy와 같은 벡터 검색 라이브러리.
- Chroma 및 Milvus Lite와 같은 경량 벡터 데이터베이스.
- 소규모 벡터 검색을 수행할 수 있는 벡터 검색 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스.
Couchbase는 벡터 검색 기능을 애드온으로 갖춘 분산형 멀티모델 NoSQL 문서 지향 데이터베이스이고, Rockset은 검색 및 분석 데이터베이스입니다. 이 글에서는 두 데이터베이스의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Couchbase란 무엇인가요? 개요
Couchbase는 클라우드, 모바일, AI 및 엣지 컴퓨팅을 위한 분산형 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스의 장점과 JSON의 유연성을 결합합니다. Couchbase는 네이티브 벡터 인덱스를 갖추고 있지는 않지만 벡터 검색도 수행할 수 있게 해줍니다. 개발자는 머신러닝 모델이 생성한 수치적 표현인 벡터 임베딩을 JSON 구조의 일부로 Couchbase 문서 내에 저장할 수 있습니다. 이러한 벡터는 추천 시스템이나 검색 증강 생성과 같은 유사도 검색 사용 사례에 활용될 수 있으며, 둘 다 고차원 공간에서 서로 가까운 데이터 포인트를 찾는 것이 중요한 의미론적 검색을 기반으로 합니다.
Couchbase에서 벡터 검색을 수행하는 한 가지 방법은 Full Text Search (FTS)를 사용하는 것입니다. FTS는 텍스트 검색을 위해 설계되었지만, 벡터 데이터를 검색 가능한 필드로 변환하여 벡터 검색에 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 벡터를 텍스트와 유사한 데이터로 토큰화할 수 있으며 FTS는 이러한 토큰을 기반으로 인덱싱하고 검색할 수 있습니다. 이를 통해 근사 벡터 검색이 가능해지고, 유사도가 가까운 벡터를 가진 문서를 쿼리할 수 있는 방법을 제공합니다.
또는 개발자가 원시 벡터 임베딩을 Couchbase에 저장하고 애플리케이션 수준에서 벡터 유사도 계산을 수행할 수도 있습니다. 이는 문서를 검색한 뒤 벡터 간의 코사인 유사도나 유클리드 거리와 같은 지표를 계산하여 가장 가까운 일치 항목을 찾는 것을 의미합니다. 이 방식에서는 Couchbase가 벡터 저장소로 사용되고, 애플리케이션이 수학적 계산을 처리합니다.
더 고급 사용 사례의 경우 일부 개발자는 벡터 검색을 가능하게 하는 전문 라이브러리나 알고리즘과 Couchbase를 통합합니다. 이러한 통합을 통해 Couchbase는 문서 저장소를 관리하고 외부 라이브러리는 실제 벡터 비교를 수행할 수 있습니다. 이런 방식으로 Couchbase는 여전히 벡터 검색을 수행하는 솔루션의 일부가 될 수 있습니다.
이러한 접근 방식을 사용하면 Couchbase를 벡터 검색 기능에 활용할 수 있으며, 유사도 검색이 필요한 다양한 AI 및 머신러닝 사용 사례를 위한 유연한 옵션이 될 수 있습니다.
Rockset: 개요 및 핵심 기술
Rockset은 벡터 임베딩을 포함한 정형 및 비정형 데이터를 위한 실시간 검색 및 분석 데이터베이스입니다. Rockset의 강점은 데이터를 실시간으로 수집, 인덱싱 및 쿼리하는 것이므로, 최신 인사이트가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. Rockset은 스트리밍 및 대량 데이터 수집을 모두 지원하며, 고속 이벤트 스트림과 변경 데이터 캡처(CDC) 피드를 1~2초 안에 처리할 수 있습니다.
Rockset의 핵심 기능 중 하나는 변경 가능한 RocksDB를 기반으로 구축된 Converged Indexing입니다. 이를 통해 벡터와 메타데이터를 제자리에서 업데이트할 수 있으므로 데이터가 자주 변경되는 시나리오에서 매우 효율적입니다. Rockset은 최대 40MB의 문서를 처리할 수 있으며 최대 200,000차원의 벡터를 지원하므로 다양한 벡터 임베딩 사용 사례에 적합합니다.
Rockset은 핵심 기능에 벡터 검색이 내장되어 있습니다. K-Nearest Neighbors(KNN) 및 Approximate Nearest Neighbors(ANN) 검색 방식을 지원하며, 확장성을 위해 분산 FAISS 인덱스를 사용합니다. Rockset은 알고리즘에 구애받지 않으므로 자체 검색 구현을 선택할 수 있습니다. 비용 기반 옵티마이저는 최적의 성능을 위해 KNN과 ANN 검색 방식 중에서 동적으로 선택할 수 있습니다.
벡터 검색에서 Rockset이 독특한 점은 검색, ANN, 컬럼형 및 행 인덱스를 하나로 결합한 Converged Index입니다. 이는 다양한 쿼리 패턴을 기본적으로 처리할 수 있음을 의미합니다. Rockset은 메타데이터 필터링과 하이브리드 검색도 지원합니다. 옵티마이저는 가장 효율적인 쿼리 경로를 선택합니다. 여러 ANN 필드 전반에서 검색할 수 있고, 멀티모달 모델을 지원하며, 쿼리 인터페이스로 SQL 및 REST API를 모두 제공합니다.
주요 차이점
검색 방법론
Couchbase는 기존 기능을 조정하여 벡터 검색에 접근합니다. 네이티브 벡터 인덱스는 없지만 우회 방법이 있습니다. 한 가지 방법은 Full Text Search(FTS)를 사용하고 벡터 데이터를 검색 가능한 필드로 변환하는 것입니다. 이를 통해 유사한 벡터를 가진 문서를 쿼리함으로써 근사 벡터 검색을 수행할 수 있습니다. 또 다른 방법은 원시 벡터 임베딩을 저장하고 애플리케이션 수준에서 유사도 계산을 수행하는 것입니다.
Rockset은 핵심 기능에 벡터 검색이 내장되어 있습니다. K-Nearest Neighbors(KNN) 및 Approximate Nearest Neighbors(ANN) 검색 방식을 지원합니다. Rockset은 확장성을 위해 분산 FAISS 인덱스를 사용하며, 알고리즘에 구애받지 않으므로 선호하는 검색 구현을 선택할 수 있습니다. 비용 기반 옵티마이저는 최상의 성능을 위해 KNN과 ANN 간에 동적으로 전환할 수 있습니다.
데이터 처리
Couchbase는 관계형 데이터베이스의 기능과 JSON의 유연성을 결합합니다. JSON 문서 내에 벡터 임베딩을 저장할 수 있으므로 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 이러한 유연성은 벡터 임베딩과 함께 다양한 데이터 유형을 다뤄야 하는 프로젝트에 유용합니다.
Rockset은 검색, ANN, 컬럼형 및 행 인덱스를 하나로 결합한 Converged Index를 사용합니다. 이 통합 접근 방식은 Rockset이 다양한 쿼리 패턴을 기본적으로 처리할 수 있게 해줍니다. 스트리밍 및 대량 데이터 수집을 모두 지원하며, 고속 이벤트 스트림과 변경 데이터 캡처 피드를 빠르게 처리합니다. Rockset은 최대 40MB의 문서를 처리할 수 있으며 최대 200,000차원의 벡터를 지원합니다.
확장성 및 성능
분산형 NoSQL 데이터베이스인 Couchbase는 확장성을 위해 설계되었습니다. 하지만 벡터 검색 성능은 선택한 구현 방식에 따라 달라집니다. 애플리케이션 수준 계산 방식을 사용할 경우, 확장성은 애플리케이션의 처리 능력에 의해 제한됩니다.
Rockset의 분산 FAISS 인덱스와 변경 가능한 RocksDB 위의 Converged Indexing은 확장성과 성능을 가능하게 합니다. 데이터를 실시간으로 처리하고 인덱싱할 수 있어 최신 인사이트가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 벡터와 메타데이터의 인플레이스 업데이트는 데이터가 자주 변경되는 시나리오에서 매우 효율적입니다.
유연성과 사용자 지정
Couchbase는 벡터 검색 구현에 많은 유연성을 제공합니다. FTS와 같은 내장 기능을 사용하거나 사용자 지정 솔루션을 구현하도록 선택할 수 있습니다. 이러한 유연성은 더 고급 벡터 작업을 위해 전문 라이브러리와 통합하는 데까지 확장됩니다.
Rockset은 알고리즘에 구애받지 않는 접근 방식을 통해 유연성을 제공하므로 선호하는 검색 구현을 선택할 수 있습니다. 메타데이터 필터링과 하이브리드 검색을 지원하며, 최적화 프로그램은 최적의 쿼리 경로를 선택할 수 있습니다. Rockset은 또한 여러 ANN 필드와 멀티모달 모델 전반의 검색을 지원합니다.
통합과 생태계
Couchbase는 클라우드, 모바일, AI 및 엣지 컴퓨팅 시나리오를 지원합니다. 더 많은 벡터 검색 기능을 위해 외부 라이브러리와 통합할 수 있으므로 다양한 환경에 적합합니다.
Rockset은 쿼리 인터페이스를 위한 SQL 및 REST API를 모두 제공하므로 기존 시스템 및 도구와 쉽게 통합할 수 있습니다. 또한 스트리밍 데이터와 CDC 피드를 처리할 수 있어 실시간 데이터 처리 파이프라인에 적합합니다.
사용 편의성
Couchbase에서 벡터 검색을 구현하려면 사용 사례에 맞는 적절한 접근 방식을 선택하고 구현해야 하므로 더 많은 노력이 필요합니다. 이는 특히 복잡한 벡터 검색의 경우 더 가파른 학습 곡선을 의미할 수 있습니다.
Rockset의 내장 벡터 검색과 Converged Index는 특히 벡터 검색을 처음 접하는 경우 더 원활한 경험을 제공할 수 있습니다. 하지만 사용 편의성은 궁극적으로 프로젝트 요구 사항과 각 시스템에 대한 팀의 익숙함에 따라 달라집니다.
각각을 선택해야 할 때
Couchbase는 벡터 검색을 갖춘 유연한 범용 데이터베이스가 필요한 프로젝트에 적합합니다. 다양한 데이터 유형을 가진 애플리케이션과 벡터 검색을 더 광범위한 데이터 관리 전략에 통합해야 하는 경우에 좋습니다. Couchbase는 JSON 문서로 작업하며 기존 데이터베이스 작업과 벡터 유사도 검색을 결합해야 할 때 적합합니다. 추천 시스템, 콘텐츠 검색, 그리고 벡터 임베딩과 함께 구조화 및 비구조화 데이터를 모두 저장하고 쿼리해야 하는 애플리케이션에 특히 좋습니다. 다양한 데이터 유형과 쿼리 방법을 처리할 수 있는 데이터베이스가 필요하고, 더 고급 벡터 작업을 위해 사용자 지정 벡터 검색을 구현하거나 외부 라이브러리와 통합할 의향이 있을 때 Couchbase를 선택하세요.
Rockset은 벡터 데이터에서 즉각적인 인사이트가 필요한 실시간 검색 및 분석 애플리케이션에 적합합니다. 고속 데이터 스트림의 빠른 처리와 벡터 임베딩의 잦은 업데이트가 필요한 사용 사례에 좋습니다. Rockset의 내장 벡터 검색은 실시간 머신 러닝, 라이브 분석 대시보드, 그리고 벡터 검색을 복잡한 SQL 쿼리와 결합해야 하는 시나리오에 적합합니다. 주요 사용 사례가 실시간 데이터 처리 및 분석이고 다른 유형의 쿼리와 함께 벡터 검색을 처리할 수 있는 솔루션이 필요할 때 Rockset을 선택하세요. 스트리밍 데이터의 빠른 수집과 인덱싱이 필요하고 벡터 유사도와 메타데이터 필터링을 결합한 하이브리드 검색의 이점을 얻을 수 있는 프로젝트에 특히 좋습니다.
요약
Couchbase의 강점은 유연성, JSON 지원, 그리고 범용 NoSQL 데이터베이스에 벡터 검색을 통합할 수 있는 능력입니다. 개발자에게 익숙한 데이터베이스 환경 내에서 사용자 지정 벡터 검색을 구현할 수 있는 능력을 제공하므로, 기존 데이터베이스 작업과 벡터 검색의 균형을 맞춰야 하는 프로젝트에 좋은 선택입니다. Rockset은 실시간 데이터 처리와 내장 벡터 검색에 뛰어납니다. Converged Indexing과 고차원 벡터는 빠르게 변화하는 데이터에서 즉각적인 인사이트가 필요한 애플리케이션에 적합한 선택이 되게 합니다.
사용 사례, 데이터 유형, 성능 요구 사항을 기준으로 Couchbase와 Rockset 중에서 선택하세요. 여러 데이터 유형과 벡터 검색을 다른 데이터베이스 작업과 함께 처리할 수 있는 데이터베이스가 필요하다면 Couchbase가 적합할 수 있습니다. 고속 데이터 환경에서 실시간 분석과 벡터 검색이 주요 초점이라면 Rockset이 더 적합할 수 있습니다. 결정을 내릴 때 기존 인프라, 개발 팀의 전문성, 데이터 유형(정적 vs 스트리밍), 애플리케이션 요구 사항을 고려하세요. 최선의 선택은 AI 및 머신 러닝 애플리케이션을 위한 벡터 검색 사용에 대한 프로젝트의 고유한 요구 사항, 확장성 요구 사항, 장기 목표와 일치해야 한다는 점을 기억하세요.
이 글은 Couchbase와 Rockset에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기준으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움을 줄 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능을 비교하도록 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹은 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 정보에 입각해 결정하는 데 필수적입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자가 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 가장 적합한 것을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 일화적 증거에 의존하는 대신 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능을 개선하는 데 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 적극적으로 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub 저장소에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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